Multiple symptoms and health anxiety in primary care: a qualitative study of tensions and collaboration between patients and family physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with multiple, persistent symptoms and health anxiety often report poor health outcomes. Patients who are difficult to reassure are challenging for family physicians. The therapeutic alliance between a physician and a patient can influence the prognosis of these patients. Optimising the quality of the physician-patient alliance may depend on a better understanding of the interpersonal processes that influence this relationship. OBJECTIVE: The purpose of this study is to understand the experiences of patients who experience multiple persistent symptoms or high health anxiety and their physicians when they interact. DESIGN, PARTICIPANTS AND SETTING: A qualitative study was conducted using grounded theory of 18 patients, purposively sampled to select patients who reported high physical symptom severity, high health anxiety or both, and 7 family physicians in the same clinic. This study was conducted at a family medicine clinic in a teaching hospital. RESULTS: A model of interpersonal tension and collaboration for patients and physicians in primary care was developed. Helpful attitudes and actions as well as troublesome topics influence crucial dilemmas between patients and physicians. These dilemmas include if patients feel heard and validated and the alignment of goals and mutual respect of expertise and experience between patients and physicians. These experiences contribute to a constructive collaboration and in turn positive outcomes. CONCLUSIONS: This model of patient-physician interaction may facilitate providers to turn their attention away from the contentious topics and towards actions and attitudes that promote beneficial outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».